Genetik algoritmalarla permütasyon tipi iş sıralama
Permutation job sequencing using genetic algorithms
- Tez No: 57107
- Danışmanlar: DOÇ.DR. ERCAN ÖZTEMEL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 1996
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Sakarya Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 71
Özet
Bu çalışmada, canlılardaki genetik süreci bilgisayar ortamına taşıyan ve başarılı uygulamaları ile araştırmacıların dikkatini üzerine çeken genetik algoritmaların (GA) iş sıralama problemlerine uygulanması gösterilmiştir. Oluşturulan örnek problemler hem GA hem de geleneksel sezgisel metodlar ile çözülmüş ve sonuçların bir karşılaştırılması yapılmıştır. Özellikle iş ve makina sayısının arttığı durumlarda, genetik algoritmaların diğer metodlardan daha başarılı sonuçlar verdiği gözlemlenmiştir. ANAHTAR KELİMELER : Genetik algoritmalar, İş sıralama, Genetik arama VII
Özet (Çeviri)
There has been an increasing trend in using genetic algorithms (GAs) in engineering. This has been realized by numerous successful applications. In this study, the application of genetic algorithms to job sequencing problems is introduced. Several problems are solved by both GAs and well-known heuristics. The results and their comparison are presented in the paper. It has been proven that GAs are more successful than the others, especially when the large numbers of jobs and machines are considered KEYWORDS : Genetic algorithms, Job sequencinng, Genetic search vm
Benzer Tezler
- Bütünleşik üretim ve dağıtım çizelgeleme problemleri için çözüm yaklaşımları
Solution approaches for integrated production and distribution scheduling problems
ECE ÇETİN YAĞMUR
Doktora
Türkçe
2021
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKonya Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. SAADETTİN ERHAN KESEN
- Sıralamaya bağımlı hazırlık sürelerinin olduğu permütasyonlu akış tipi üretim çizelgeleme problemi için bir NSGA-II algoritması
A NSGA-II for permutation flow shop scheduling problem with sequence dependent setup times
NİLAY DOĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiEskişehir Osmangazi ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. TUĞBA SARAÇ
- Solving permutation flow shop scheduling problem with adaptive genetic algorithm
Uyarlanabilir genetik algoritma ile permütasyon akış tipi çizelgeleme problemini çözme
CİHANSER ÇALIŞKAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYaşar ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ KAZIM ERDOĞDU
- Akış tipi iş çizelgeleme problemlerinin yapay bağışıklık sistemi ile çok amaçlı optimizasyonuna yönelik bir model önerisi
A multi-objective artificial immune algorithm for permutation flow shop scheduling problem to minimize makespan and total flow time: A proposal of model
ERKAN AKÇAY
Doktora
Türkçe
2009
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKocaeli ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NİLGÜN FIĞLALI
- Comparison of genetic algorithm and particle swarm optimization algorithm for bicriteria permutation flowshop scheduling problem
İki kriterli permütasyonlu akış tipi üretim çizelgelemesi problemi için genetik algoritma ve parçacık sürü optimizasyonu yöntemlerinin karşılaştırılması
ÖZGÜR UYSAL
Doktora
İngilizce
2006
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. M. FATİH TAŞGETİREN
Y.DOÇ.DR. SEROL BULKAN